|
|
Simultanneous EEG-FMRI Data Fusion with Generalized Spectral Patterns
Labounek, René ; Havlíček, Martin (oponent) ; Hlinka, Jaroslav (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Lots of different data fusion strategies have been developed during last 15 years of simultaneous EEG-fMRI research. The current doctoral thesis summarizes the actual state of the art in EEG-fMRI data fusion research and puts a goal to improve task-related network visualizations blindly directly from the acquired data. Two different models which should improve it have been proposed within the thesis (i.e. generalized spectral heuristic model and generalized spatiospectral heuristic model). Generalized spectral heuristic model utilizes relative EEG power fluctuations in distinct frequency bands averaged over electrodes of interest and compares the fluctuations with delayed BOLD signal fluctuations via general liner model. The obtained results shows that the model visualizes several different frequency dependent task-related EEG-fMRI networks. The model overcomes the absolute power fluctuation approach and classic heuristic approach too. The absolute power visualized a task-not-related broadband EEG-fMRI component and classic heuristic model was insensitive to visualize the task-related visual network which was observed for the relative -band pattern for visual oddball task data. For the semantic decision task EEG-fMRI data, the frequency dependence was not so evident in final results. Since all the bands visualized only visual network and any areas of speech network, the results were possibly corrupted by not-suppressed eye-blinking artifact in EEG data. Mutual information coefficients between different EEG-fMRI statistical parametric maps showed that the similarities over different frequency bands are similar over different tasks (i.e. visual oddball and semantic decision). More, the coefficients proved that averaging over different electrodes of interest does not bring any new information into the joint analysis, i.e. the signal on one single lead is very smoothed signal from the whole scalp. For that reasons, better incorporation of the channel information into the EEG-fMRI analysis started to be necessary and we have proposed more general spatiospectral heuristic model and designed how to estimate the model with spatiospectral Group Independent Component Analysis of EEG spectra relative power. The obtained results show that spatiospectral heuristic model visualizes the statistically most significant task-related networks (compared to absolute power spatiospectral pattern results and generalized spectral heuristic model results). The spatiospectral heuristic model was the only one, which observed task-related activations in a speech areas for semantic decision data. Beyond the fusion of EEG spatiospectral patterns with fMRI data, we have tested the stability of the spatiospectral pattern estimates over different paradigms (i.e. visual oddball, semantic decision and resting-state) with k-means clustering algorithm. We have got 14 stable patterns for the absolute EEG power and 12 stable patterns for the relative EEG power. Although ten of the patterns appear similar over the power types, the relative power spatiospectral patterns (i.e. spatiospectral heuristic model patterns) have higher evidence to tasks.
|
|
|
Analýza vysokoškolského vzdělávání v Česku se zaměřením na absolventy 2001-2017
Pištorová, Markéta ; Rychtaříková, Jitka (vedoucí práce) ; Kučera, Tomáš (oponent)
Analýza vysokoškolského vzdělávání v Česku se zaměřením na absolventy 2001-2017 Abstrakt Tato práce se zaměřuje na analýzu absolventů vysokých škol v Česku mezi roky 2001-2017, z hlediska typu studijního programu, skupin studijních programů, čisté doby studia, věku při absolvování, státního občanství a zastoupení mužů a žen. Hlavním zdrojem dat byla data z matrik studentů. Změny v čisté době studia v závislosti na výše zmíněných faktorech byly shrnuty za pomoci obecného lineární modelu. Závislost pohlaví na skupině programů a čisté době studia byla modelována pomocí logistické regrese. Dále byly použity demografické metody čistá míra vstupu a čistá míra prvního absolvování. Součástí práce je také teoretické uvedení do tématu - Trowova koncepce, Boloňský proces a strategické materiály MŠMT. Pro ucelený pohled je zahrnutý rovněž historický vývoj vysokoškolského systému v Československu, informace o vzdělanostní struktuře podle SLDB 2011 a mezinárodní srovnání v rámci zemí OECD. Hlavním zjištěním této práce je skutečnost, že počty a struktura absolventů odráží zavádění principů Boloňského procesu. Od roku 2012 počet absolventů vzhledem k nástupu slabších populačních ročníků narozených v 90. letech 20. století klesá a lze očekávat, že jejich počet se nebude do budoucna výrazně zvyšovat. Klíčová slova:...
|
|
|
Hodnocení vlivu mrkání na výsledek fúze simultánních EEG-fMRI dat
Dobiš, Lukáš ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Labounek, René (vedoucí práce)
Práce se zabývá základní teorií k simultánní fúzi EEG-fMRI dat. Principy akvizice jednotlivých dat a jejich artefakty s rozsáhlým zaměřením na jejich předzpracování. Konkrétně na potlačení artefaktu mrkání z EEG dat a metodou analýzy nezávislých komponent. Dále se zabývá technikou fúze dat v obecném lineárním modelu a vytvořením aktivačních map statisticky významných korelací. Práce obsahuje popis metodiky potřebné na analýzu výsledků. Jsou popsány parametry použitých dat. Je navržen a aplikován proces předzpracování EEG dat, včetně potlačení artefaktu a fúze s vyhodnocením v prostředí MATLAB. Výsledky vyhodnocení prokázaly větší vliv mrkacího artefaktu na výsledky počítané z relativního výkonu a neúplnost kompletního potlačení artefaktu z dat pro testovanou metodu.
|
|
|
Reduction of movement artifacts in BOLD fMRI data using rejection of motion-corrupted scans
Svatoň, Jan ; Gajdoš, Martin (oponent) ; Mikl, Michal (vedoucí práce)
This bachelor thesis first deals with the elementary principles of function magnetic resonance and the sources of noise and artifacts in the data. Furthermore, the thesis elaborates on the motion artifact phenomena and suggests two suitable methods for locating and eliminating motion-affected scans in the BOLD fMRI data. The methods are then implemented in the MATLAB environment and tested on suitable datasets provided by the Multimodal and Functional Imaging Laboratory of CEITEC MU. Finally, the results are presented and evaluated along with a recommendation for a suitable way of eliminating movement artifacts in the data.
|
|
|
Simultanneous EEG-FMRI Data Fusion with Generalized Spectral Patterns
Labounek, René ; Havlíček, Martin (oponent) ; Hlinka, Jaroslav (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Lots of different data fusion strategies have been developed during last 15 years of simultaneous EEG-fMRI research. The current doctoral thesis summarizes the actual state of the art in EEG-fMRI data fusion research and puts a goal to improve task-related network visualizations blindly directly from the acquired data. Two different models which should improve it have been proposed within the thesis (i.e. generalized spectral heuristic model and generalized spatiospectral heuristic model). Generalized spectral heuristic model utilizes relative EEG power fluctuations in distinct frequency bands averaged over electrodes of interest and compares the fluctuations with delayed BOLD signal fluctuations via general liner model. The obtained results shows that the model visualizes several different frequency dependent task-related EEG-fMRI networks. The model overcomes the absolute power fluctuation approach and classic heuristic approach too. The absolute power visualized a task-not-related broadband EEG-fMRI component and classic heuristic model was insensitive to visualize the task-related visual network which was observed for the relative -band pattern for visual oddball task data. For the semantic decision task EEG-fMRI data, the frequency dependence was not so evident in final results. Since all the bands visualized only visual network and any areas of speech network, the results were possibly corrupted by not-suppressed eye-blinking artifact in EEG data. Mutual information coefficients between different EEG-fMRI statistical parametric maps showed that the similarities over different frequency bands are similar over different tasks (i.e. visual oddball and semantic decision). More, the coefficients proved that averaging over different electrodes of interest does not bring any new information into the joint analysis, i.e. the signal on one single lead is very smoothed signal from the whole scalp. For that reasons, better incorporation of the channel information into the EEG-fMRI analysis started to be necessary and we have proposed more general spatiospectral heuristic model and designed how to estimate the model with spatiospectral Group Independent Component Analysis of EEG spectra relative power. The obtained results show that spatiospectral heuristic model visualizes the statistically most significant task-related networks (compared to absolute power spatiospectral pattern results and generalized spectral heuristic model results). The spatiospectral heuristic model was the only one, which observed task-related activations in a speech areas for semantic decision data. Beyond the fusion of EEG spatiospectral patterns with fMRI data, we have tested the stability of the spatiospectral pattern estimates over different paradigms (i.e. visual oddball, semantic decision and resting-state) with k-means clustering algorithm. We have got 14 stable patterns for the absolute EEG power and 12 stable patterns for the relative EEG power. Although ten of the patterns appear similar over the power types, the relative power spatiospectral patterns (i.e. spatiospectral heuristic model patterns) have higher evidence to tasks.
|
|
|
Vliv délky reakčního času na amplitudu neuronální odezvy po vzácných podnětech v obraze funkční magnetické rezonance
Klimeš, Filip ; Bartoň, Marek (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Cílem mé bakalářské práce je poskytnout základní představu o funkční magnetické rezonanci. Teoretická část se zabývá obecnými principy, metodami měření a analýzy dat fMRI. Dílčím a zároveň stěžejním cílem je navrhnout způsoby modelování délky reakčního času v rámci koncepce obecného lineárního modelu. Úkolem v praktické části bylo se seznámit s toolboxem SPM a navržené způsoby realizovat na skupinová data. Realizace probíhala ve dvou úrovních: předzpracování a analýza naměřených dat. Předzpracovaná data byla podrobena analýze jednotlivce i skupinové analýze. Důležitým bodem práce je zhodnocení výsledků obou analýz a tím i jednotlivých přístupů k modelování reakčního času a jeho vlivu na amplitudu neuronální odezvy po vzácných podnětech v obraze funkční magnetické rezonance.
|
|
|
Hemodynamický model v analýze efektivní mozkové konektivity pomocí fMRI
Holeček, Tomáš ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Modelování hemodynamické odezvy na základě změny synaptické aktivity bývá využíváno při mapování aktivních oblastí mozku nebo při analýze funkční organizace mozku pomocí funkční magnetické rezonance. Jednu z metod modelování tvoří hemodynamický model. Jeho hlavní součástí je balónový model. Hemodynamický model bývá mj. využíván při analýze aktivních oblastí pomocí obecného lineárního modelu a při analýze efektivní mozkové konektivity pomocí dynamického kauzálního modelování. Tato bakalářská práce je zaměřená na popis funkce hemodynamického modelu, jeho parametry a vliv jednotlivých parametrů na odezvu.
|
|
|
Sdružená EEG-fMRI analýza na základě heuristického modelu
Janeček, David ; Kremláček, Jan (oponent) ; Labounek, René (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá sdruženou EEG-fMRI analýzou na základě heuristického modelu. Heuristický model popisuje vztah mezi změnami v prokrvení aktivních mozkových oblastí a v elektrické aktivitě neuronů. Dále se tato práce zabývá různými metodami extrakce užitečné informace z EEG záznamu a jejich vlivy na konečný výsledek sdružené analýzy. Byly testovány metody průměrování elektrod zájmu, rozklad pomocí analýzy hlavních komponent a rozklad pomocí nezávislých komponent. Metoda průměrování elektrod zájmu a rozklad pomocí PCA dává podobné výsledky, ale není možné z EEG záznamu extrahovat jedinečnou informaci o určitém stimulačním vektoru. Pomocí ICA rozkladu jsme schopni získat informaci vztahující se k určité stimulaci, ale nastává zde problém v konečné interpretaci a výběru správné komponenty při slepém hledání variability spřažené s experimentem. Bylo zjištěno, že ačkoliv komponenty vypočtené z časové posloupnosti EEG záznamu jsou vzájemně nezávislé, jejich posun spektra vzájemně koreluje. Tato spektrální závislost byla eliminována PCA/ICA rozkladem až na vektorech posunu spektra. Zde již každá komponenta přináší novou informaci o mozkové aktivitě. Výsledky z heuristického přístupu byly porovnávány s výsledky sdružené analýzy na základě výpočtu relativního a absolutního výkonu v pásmech zájmu a byly nalezeny souvislosti mezi aktivačními mapami, a to především mezi heuristickým modelem a relativním výkonem v pásmu gamma (20-40 Hz).
|
|
|
Vliv výběru souřadnic mozkových oblastí na výsledky dynamického kauzálního modelování
Veselá, Martina ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
Diplomová práce je cílena na seznámení se s principy měření a zpracování dat funkční magnetické rezonance se zaměřením na analýzu efektivní konektivity metodou dynamického kauzálního modelování (DCM). Praktická část zahrnuje tři hlavní tematické okruhy týkající se popisu zpracování a vyhodnocení naměřených či simulovaných dat. Nejdříve je zde na vzorovém datasetu ukázáno jak v neurovědním toolboxu SPM analyzovat naměřená data. Dále navazuje návrh přístupu, pomocí kterého lze vyšetřovat chování odhadu modelu DCM s ohledem na změnu vstupních parametrů. Tento jev je také simulován a na základě dosažených výsledků se doporučuje optimální postup analyzování efektivní konektivity pomocí dynamického kauzálního modelování u skupiny subjektů. Posledním okruhem v praktické části je hodnocení vlivu posunu souřadnic mozkových oblastí na výsledky dynamického kauzálního modelování u skupiny subjektů z dat získaných z reálných měření. V závěru práce jsou hodnoceny a diskutovány jak výsledky získané ze simulovaných dat, tak výsledky získané z naměřených dat.
|
|
|
Mapování pohybových artefaktů ve fMRI
Nováková, Marie ; Kremláček, Jan (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce shrnuje princip magnetické rezonance a metodu funkční magnetické rezonance. Je zaměřena na projevy pohybových artefaktů ve fMRI datech a na metody předzpracování snímků, především jejich zarovnání. Zabývá se možností využití pohybových parametrů získaných při procesu zarovnání funkčních skenů k vytvoření map projevu pohybových artefaktů. V práci jsou navrženy, implementovány a testovány tři metody sloužící k vytvoření pravděpodobnostních, výkonových a statistických skupinových map ukazujících místa typicky postižená pohybovým artefaktem.
|
host ::
RSS.